Приятно поговорить с умным человеком, даже если он им притворяется. Нет, не умным притворяется, а человеком. Нейросети настолько прокачались, что уже помогают учить иностранные языки, объясняют сложные технические понятия простым языком, составляют план питания и даже ведут психотерапевтические сессии. А еще они как сумасшедшие пилят контент. Для блогов, сайтов, каналов в Telegram.

Кажется, что маркетологам, инхаус-редакторам, копирайтерам и прочим контент-мейкерам впору начать волноваться за свои профессии. А они не только не волнуются, но и берут нейросети себе в помощники. 

По данным Ahrefs, 87% опрошенных специалистов по контент-маркетингу используют ИИ в своей работе. И за счет этого ежемесячно публикуют на 47% больше контента. В российских рекламных агентствах доля применения нейросетей еще выше. 97% агентств прибегают к ИИ-помощи для разработки продуктов.

Нейросетям доверяют анализ больших данных, чтобы лучше понимать запросы аудитории и формировать персонализированные предложения, просят их разрабатывать идеи для креативов, расписывать контент-планы для SMM, генерировать изображения, видео и много чего еще. 

Команда нашего контент-агентства уже составляла подборку топовых LLM-моделей и делала обзор лучших нейросетей для создания изображений и работы с графикой. Сегодня же мы хотим поговорить о текстах. 

Это статья для тех, кто хочет оптимизировать работу с текстовым контентом, ускорить его создание, разобраться, как качественно писать с помощью нейросетей, но при этом не потерять в качестве, не скатиться в шаблонность, а еще сохранить голос бренда и доверие читателей. 

Перед чтением подпишитесь на наш телеграм-канал: здесь мы делимся новыми статьями и рассказываем, что поможет удержать внимание читателя, как делать обложки, которые привлекают внимание, где брать трафик в мире победивших нейросетей и какую отдачу дает телеграм-канал.

Оглавление

• Массовая генерация: что такое хорошо, что такое плохо
• Примут за своего. Как ИИ-детекторы распознают нейротексты
• Когда уши торчат. Что выдаст текст, написанный ИИ
• Давай по-человечески. Учим нейросеть писать
• Игра в имитацию. Превращаем ИИ в классиков
• Использование ИИ: стрем или норм

Массовая генерация: что такое хорошо, что такое плохо

Если верить уже упомянутому исследованию Ahrefs, наиболее распространенным типом контента, созданного искусственным интеллектом, являются посты в блогах. Их генерируют 87% респондентов. 

А что? Это быстро, понятно, просто. Указал тему, уточнил формат или площадку, для которой планируется текст, и получил результат за считаные секунды. За полчаса можно сгенерировать текстов на месяц вперед и даже не вспотеть. 

Отчасти так и есть. ИИ, действительно, работает очень быстро, учитывает пожелания и пытается подстроиться под запрос. А параллельно с этим врет, сыплет клишированными конструкциями и повторяется. Причем для людей, которые не занимаются текстами профессионально, это может быть незаметно и неочевидно. 

Вот же как хорошо. И живенько:

На самом деле присутствие нейросетей здесь сквозит изо всех щелей. Вам наверняка попадалось подобное в соцсетях. Мы точно стали замечать чаще. 

Почему так получается? Потому что ИИ мыслит однотипно, несмотря на весь тот объем данных, которыми может оперировать. 

Проведем небольшой тест. 

Дано: единый запрос на генерацию поста для ТГ-канала.

Исполнители: ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Grok, YandexGPT

Оценим результаты. Начнем с ChatGPT.

Из преимуществ: собрал статистику, приложил ссылки на исследования, попытался каждый пункт подкрепить цифрами по делу.

Из недостатков: часть цифр взята как будто с потолка, часть интерпретирована неверно (например, в указанном исследовании нет информации о том, что 82% считают качество AI-текстов не хуже человеческих). Сделаем скидку на то, что в качестве первого минуса ChatGPT указал «неточности». Не соврал.

Посмотрим на работу Gemini.

Из преимуществ: подкрепил слова цифрами (к сожалению, без ссылок, поэтому, чтобы убедиться в их правдивости, придется покопаться), включил СТА, сделал более подробными пункты про плюсы и минусы, взглянул на тему шире, чем ChatGPT.

Из недостатков: явно переборщил с количеством знаков, слишком увлекся одинаковой структурой построения предложений, использовал заглавную букву после двоеточий. 

Третьим ворвался в игру китайский DeepSeek.

Из преимуществ: предложил более оригинальный заголовок, использовал легкий стиль, ближе к разговорному, включил СТА, ссылался на реальные исследования, старался подкреплять выводы цифрами. Но помним, да, что каждую придется перепроверить?  

Из недостатков: на вопрос, поднятый в заголовке, не ответил, дал мало подробностей. 

На очереди — Grok от Илона Маска.

Из преимуществ: сделал бодрый заголовок, включил СТА, подкрепил мысли цифрами. 

Из недостатков: откуда взялись все эти цифры, неясно. Их проверка займет очень много времени. И это при условии, что они не были нейросетью выдуманы. А такое вполне вероятно.

Завершает эксперимент YandexGPT.

Из преимуществ: в качестве плюсов обозначил что-то новенькое — создание контента на разных языках. 

Из недостатков: слишком общие фразы, за которыми нет конкретики, упоминание исследований и «некоторых данных» без фактуры, смысловые повторы. 

Вывод. Нейросети, участвовавшие в эксперименте, сгенерировали максимально похожие тексты:

— вступление о растущей популярности ИИ-генерации — ✔️

— плюсы и минусы в режиме списка — ✔️

— куцые и однотипные примеры — ✔️

— короткое резюме о том, что ИИ станет помощником, если его грамотно использовать — ✔️ 

Да, они написаны разными словами, в них разные цифры и стилистические особенности, но они все равно одинаковые. Как под копирку. 

Читайте по теме: 30+ нейросетей для создания контента

Использование подобного творчества без человеческого вмешательства хоть и экономит время, силы и бюджеты на специалистов, но лишает гораздо большего — уникальности, экспертности, доверия аудитории. И чем больше таких текстов будет появляться в инфополе, тем быстрее читатели начнут ориентироваться в источнике авторства. 

Не зря абсолютное большинство профессионалов в сфере контент-маркетинга (97%) просматривает и редактирует нейроконтент перед тем, как его публиковать. 80% опрошенных делают это вручную. Впрочем, ИИ настаивают на том же.

Примут за своего. Как ИИ-детекторы распознают нейротексты

Хорошо, нейротексты лишены уникальности, пестрят клишированными элементами, а еще не отвечают за базар — с завидной регулярностью придумывают факты и цифры. В отдельных случаях, когда генерация уж слишком топорная, распознать руку ИИ можно с первых предложений самому. Если же текст выглядит вполне добротно, его можно оценить с помощью ИИ-детектора. Это специальные онлайн-сервисы, которые изучают тексты и определяют их автора.

Всецело доверять таким программам не стоит. Они часто ошибаются: принимают нейротексты за человеческие и наоборот. Ловите доказательства. 

Для проверки использовали пост о генерации текстов в маркетинге, который написал ChatGPT: скормили его разным ИИ-детекторам. Что вышло? Ничего хорошего. Ни один из «проверяющих» не сообщил о 100-процентном авторстве нейросети. 

Лучше всех справился Originality.ai. Его вердикт таков: уверенность в том, что предложенный текст был сгенерирован ИИ, составляет 72%. 

Этот инструмент был создан специально для специалистов digital-маркетинга. Возможно, именно поэтому у него лучше работает чуйка на тексты для соцсетей. 

Сервис gptzero.me пришел к выводу, что 48% поста было сгенерировано, а 51% написал человек, а потому с некоторым сомнением, но все же отнес текст к человеческим.  

Decopy AI тоже сомневался, но склонился к тому, что 49% поста, вероятно, написано нейросетью.

Похожая история у isgen.ai: здесь на счету ИИ 51% от объема текста, остальное признано рукотворным.

Дальше — интереснее. Онлайн-сервис retext.ai посчитал нейросетевым только 20% текста.

GigaCheck предположил вероятность ИИ-генерации, но деталей не привел.

Сильно разочаровали aidetectorwriter и ZeroGPT, признав пост на 100% результатом человеческого труда.

В финале обратимся к первоисточнику. Как сам ChatGPT оценит созданный им пост? Может, напишет: «Это же я сделал буквально вчера». Увы, но нет. Он решил, что это гибрид, и даже доказательства привел.

Предположим, что нейросети научились мастерски имитировать человеческий стиль и могут обмануть детекторы. Что ж, возьмем другой образец — содержание этой главы. Оно на 100% человеческого авторства. Но ИИ-детекторы и тут разошлись во мнениях. 

Большая часть признала, что этот текст писал человек. Так решили aidetectorwriter и ZeroGPT (аутсайдеры прошлого раунда), isgen.ai, Originality.ai и GigaCheck.

Сервис retext.ai в целом тоже согласен, но 5% ИИ-генерации все же выделил.

Decopy AI вероятность генерации оценивает в 21% и подсвечивает сомнительные, на его взгляд, моменты.

И целых 44% нейротекста определил в этом отрывке gptzero.me, хоть и присудил в итоге победу человеку.

Что получаем на выходе. ИИ-детекторы можно использовать как один из способов проверки качества текста. Тестировать лучше сразу в нескольких сервисах, а к результатам подходить скептически.

Когда уши торчат. Что выдаст текст, написанный ИИ

Получив экспертное мнение ИИ-детекторов, можно провести собственный анализ текста. Это особенно актуально для живых коротких форматов, которые умные машины генерируют, а потом не признают за свои.

На что нужно обращать внимание?

1. Шаблонность и обобщения

Поскольку ИИ не обладает собственным опытом, он старается писать обтекаемыми безопасными конструкциями. Что-то вроде «генерация текстов с помощью ИИ — это перспективное направление». Нейросеть редко приводит конкретные примеры из реальной жизни, избегает личностных формулировок и обожает вводные конструкции. 

2. Повторы

Генеративные модели могут на протяжении всего текста пережевывать одну и ту же мысль, варьируя формулировки и жонглируя словами.

3. Короткие абзацы и парцелляция

В попытках писать бодро, кратко и энергично, как любят в соцсетях, нейросети начинают злоупотреблять рублеными фразами, конструкциями с тире (в качестве дополнительных пауз и усиления мысли) и приемом парцелляции — когда одно предложение разбивается на несколько. Так получается выразительнее. И цепляет.

Кстати, подобные приемы ИИ-детекторы не распознают. Они свято уверены, что это человеческий текст. Возможно, в скором времени научатся, но пока так.

4. Противопоставления и нарочито доверительный тон

ИИ заигрываются в сравнения («это не будущее, а реальность», «не то, а это»), а в качестве усиления эффекта давят на эмоции («без обмана», «без воды», «по-настоящему»).

5. Стилистическое однообразие и гладкость текста

Проблема возникает даже тогда, когда текст структурирован и логически выверен, то есть к нему не подкопаться. Если честно, пункт неоднозначный. С одной стороны, эти признаки могут намекать на присутствие нейросети, но, с другой, опытный специалист получше машины выстроит ровную структуру, разберет причинно-следственные связи и сделает выводы. А потом удивится, что ИИ-детектор его работу посчитал сгенерированной. Уж слишком гладко стелил, как-то не по-человечески. DeepSeek вот советует добавить несовершенств и экспрессии, чтобы наверняка за человека приняли.

Давай по-человечески. Учим нейросеть писать

Серьезное преимущество генеративных моделей заключается в их обучаемости. Немного терпения, щепотка внимания, постоянная работа над ошибками — и нейросеть хотя бы перестанет выдавать банальности про «мир меняется, а сфера активно развивается». 

Прежде чем оформлять ИИ в штат, стоит провести стажировку. Введите новичка в курс дела: объясните ему, для чего вам нужны тексты, какая у них целевая аудитория, какую задачу с помощью них вы решаете (хотите повысить продажи, укрепить личный бренд, привлечь новых читателей).

Закончили с вводной частью? Переходите к конкретике. Покажите ИИ свой сайт, страницы в соцсетях, презентации или реализованные кейсы. Это даст нейросети понимание, в каком стиле вы пишете, как общаетесь с клиентами, на какие аспекты деятельности делаете упор в коммуникации. Чем больше конкретных примеров, тем выше вероятность, что ИИ будет соблюдать нужную манеру общения с читателем, предлагать релевантные темы для будущего контента и сохранять авторские особенности подачи материала.

Переходим к тренировкам. Здесь на первый план выходят промпты, или инструкции для нейросети. От того, насколько детально и конкретно составлен запрос, зависит конечный результат.

Например, мы сказали ИИ: «Напиши текст о создании промптов». И получили скучное, банальное, поверхностное, пестрящее приемами, о которых говорили в предыдущей главе.

Переписали запрос: «Представь, что ты промпт-инженер, который ведет свой ТГ-канал о специфике работы с нейросетями. Перед тобой стоит задача объяснить, как следует формировать промпты контент-маркетологам, чтобы получать уникальные, живые и виральные тексты. Текст не должен быть больше 1000 знаков, стиль легкий, но не примитивный. Избегай банальных советов, которые все уже знают, прояви себе как настоящего эксперта. Придумай интригующее начало, не слишком увлекайся списками и парцелляцией».

Уже лучше. Выглядит не так механически, более доверительно, хотя экспертности по-прежнему маловато и стилистические шероховатости на месте. Есть над чем работать.

Формула успешного запроса включает следующие переменные:

— роль исполнителя (кто автор текста, какая у него профессия, какой стиль подачи информации);

— задача и цель (о чем будет текст и для чего он нужен);

— формат (какой нужен объем, для какой площадки);

— тональность (кто будет читать, какая аудитория);

— ограничения (от каких приемов стоит отказаться или какие темы не упоминать);

— примеры (какие посты кажутся удачными или собирают много комментариев). 

Конечно, даже самый подробный промпт может сразу не дать нужного эффекта. Тогда нужно объяснить нейросети, что не устраивает в предложенном варианте, в каком направлении стоит двигаться, на что обратить внимание. Стройте диалог так, как будто перед вами сотрудник, которому пока не хватает определенного опыта или компетенций: подмечайте удачные моменты, просите доработать слабые конструкции.

Когда сгенерированный текст начнет вам нравиться, останется вдохнуть в него жизнь, сделать своим. Это могут быть фактические (проверка цифр, уточнение деталей) и стилистические правки (добавление оценочных суждений, а также слов или фраз, которые характерны именно для вас и вашего стиля), смысловые доработки (упоминание реальных ситуаций, примеров из личного опыта). Такая редактура добавит тексту уникальности, сохранит ваш публичный голос и высокий уровень экспертизы.   

Читайте по теме: Что читать, чтобы научиться писать

Игра в имитацию. Превращаем ИИ в классиков

Пришла пора действовать. Проверим, насколько хорошо нейросеть может улавливать тонкости и нюансы художественных стилей, а также удастся ли ей подстроиться под конкретного автора. Участник эксперимента — ChatGPT, самая популярная в нашей стране нейросеть.

Механика: знакомим ИИ с произведениями классиков русской литературы, просим проанализировать стилистические особенности конкретного автора, а затем предлагаем перевоплотиться в этого человека и написать небольшой рассказ, отрывок из главы или стихотворение. 

Из дополнительных условий: нужно представить, что писатель — наш современник. Сюжет должен быть оригинальным, но из повседневной жизни, чтобы читателю была близка и понятна история. Все остальное — на усмотрение ИИ. 

Результат №1

Очень узнаваемая история, не так ли? То ли из-за Садового кольца, то ли из-за лекции о продаже душ, то ли благодаря коту. Хорошая попытка, мистер псевдо-Булгаков, но стоит получше поработать над уникальностью сюжета и точностью описаний.   

Результат №2

Маленький человек с его повседневными заботами, загадочным внутренним миром и странными для окружающих поступками… Нейро-Чехов постарался и попробовал сохранить авторскую сдержанность, внимание к деталям и некую недосказанность в сочетании с выразительной эмоциональностью. Не хватило разве что психологической чуткости, логики и понятных причинно-следственных связей.   

Результат №3

Простой разговорный язык, ироничный тон и оправданная рубленность фраз — манера Зощенко передана вполне точно. ИИ неплохо сымитировал наивного рассказчика и даже попытался сыграть в юмор. Это вообще одна из наиболее сложных историй для генерации, потому что нейросети учатся на закономерностях, а шутки построены на неожиданных поворотах, которые эти самые закономерности ломают. А еще они очень многослойные — учитывают культурный фон, интонации, узнаваемый архетип. Этому сложно научиться, если ты не рос и не жил в конкретной среде. ИИ, естественно, не рос и не жил.

Результат №4

С задачей создать поэтическое произведение нейросеть справилась хуже всего. Да, есть рифмы и попытка удержать ритмику, присутствует даже намек на тему течения времени, но она шаткая и теряется. Стиль автора, которому подражал ИИ, если и присутствует, то весьма отдаленно. Короче, до Бродского нейросети еще расти и расти.

Возможно, кого-то результаты этого эксперимента могут напугать. Ведь в целом ИИ довольно неплохо справился с имитацией художественных манер писателей. Получились достойные копии, но именно копии. Когда нужна уникальность, оригинальность и новизна мысли, нейросети буксуют. И тогда на помощь приходят человеческие руки и мозги.

Читайте по теме: 23 способа начать статью и сразу увлечь читателя

Использование ИИ: стрем или норм

Что имеем в сухом остатке. Большинство людей (65%) считают, что контент, написанный человеком, более качественный, чем тот, что создан искусственным интеллектом.

При этом нейросети становятся все более полезным инструментом для ускорения работы и ее оптимизации. Сделать черновик, собрать информацию, разработать структуру текста, предложить идеи, провести сравнительный анализ… ИИ может стать верным помощником, который избавит от рутинных задач и облегчит создание контента. Но именно помощником, а не полноценным автором. 

Передать в его цифровые руки весь процесс кажется затеей сомнительной. Если, конечно, вы не задумали создать полностью ИИ-блог и сразу об этом сообщили подписчикам. В противном случае тотальная генерация текстов и смыслов обернется как минимум снижением качества и штамповкой одинаковых контент-единиц, которые никому не будут интересны, а как максимум — потерей репутации специалиста или бренда.     

Если вам нужна помощь с контент-маркетингом и вы находитесь в поисках подходящих специалистов — оставляйте заявку на бесплатную консультацию. Предложим оптимальное решение для ваших задач. 

*При написании материала использовали бесплатные версии нейросетей и бесплатные или демо-версии ИИ-детекторов.